[發明專利]短艙參數化設計的多目標優化方法

有效

• 申請號: 201810458695.6
• 申請日: 2018-05-15
• 公開（公告）號: CN108664742B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 崔玉超;王鵬;滕金芳;盧少鵬
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06N3/04;G06N3/12
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

1.一種短艙參數化設計的多目標優化方法，其特征在于，以短艙幾何的外部摩擦阻力和風扇進口處的總壓恢復系數作為設計目標，選取短艙幾何的內、外型線的關鍵幾何參數作為考察變量，采用拉丁超立方方法選取樣本的模型庫，對不同幾何參數對應的短艙進行模型建立、網格生成和數值計算，然后根據樣本目標函數的分布規律使用徑向基神經網絡作為代理模型，采用多目標優化算法對代理模型進行尋優計算，最終選取最優的短艙型線方案，即更高的風扇進口處總壓恢復和更低的短艙外部摩擦阻力；

所述的關鍵幾何參數包括：外型線最大半徑的軸向位置X_m、外型線尾緣切角θ、前緣的曲率半徑R_le、唇口前緣的徑向距離R_c、內唇口喉道的軸向位置L_i、內型線等直段的軸向長度L_e；

所述的參數可選范圍包括：外型線最大半徑的軸向位置X_m的軸向位置應處在短艙外型線總長的前25％～50％范圍內，且保證型線光滑、無畸形；外型線尾緣切角θ應保證短艙外型線從最大半徑處均勻、光滑地過渡到短艙尾緣；前緣的曲率半徑R_le應保證內、外型線保持合理的幾何形狀；唇口前緣的徑向距離R_c保證進氣道在各工況可吸入足夠氣流的前提條件下選擇相對較小的參數取值；內唇口喉道的軸向位置L_i保證內型線擴壓段具有較小的局部擴張角完成氣流的減速增壓，同時保證內唇口曲線的光滑、合理；內型線等直段的軸向長度L_e保證風扇入口處的氣流均勻穩定；

所述的拉丁超立方方法，具體為：

1)首先定義該多目標優化問題中所需用的樣本數目N；

2)在每個幾何變量的單層維度上等概率地分成N列，滿足x_i0＜x_i1＜x_i2…＜x_in＜…＜x_iN且保證概率

3)在每列中僅抽取一個樣本，各列中樣本的位置是隨機的；

所述的模型建立，針對外部型線采用形函數方法完成參數化造型，對于內部型線采用分段設計與超橢圓、貝塞爾曲線相結合的方法完成內型線造型，具體包括：

1)外型線為形函數方法，公式為Y＝C(X)S(X)+δ_TE，其中：C(X)采用弧形曲線，具體為S(X)采用四階伯恩斯坦多項式，具體為其中：bp_4，i為多項式系數，BP_4，i為多項式空間的基；δ_TE為函數的尾緣偏移量；

2)內型線采用分段設計與超橢圓函數、貝塞爾曲線相結合的設計方法，超橢圓函數公式為(x/a)^m+(y/b)ⁿ＝1，其中：m，n為超橢圓指數，a，b為超橢圓長、短半軸；貝塞爾(Bezier)曲線公式為其中：P_i為控制點的位置，t∈[0，1]。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征是，所述的樣本目標函數，即對模型庫中的樣本逐一進行雷諾平均Navier-Stokes方程數值模擬求解，最終得到每個樣本對應的總壓恢復系數和外部摩擦阻力。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征是，所述的多目標優化算法為：帶精英策略的非支配排序(NSGA-II)多目標遺傳算法。

4.一種實現上述任一權利要求所述方法的系統，其特征在于，包括：用于優化問題的提出及數學表達、并建立有效的幾何模型樣本庫的模型樣本建立模塊、用于獲得幾何模型樣本所對應的目標函數性能的數值分析模塊、代理模型構建模塊以及用于最優解尋優的遺傳算法模塊，其中：模型樣本建立模塊利用拉丁超立方方法獲得模型樣本點的幾何信息，并將該幾何信息傳輸至數值分析模塊；數值分析模塊經過數值分析模塊的數值模擬技術，獲得目標函數性能；代理模型構建模塊根據來自模型樣本建立模塊的幾何樣本庫和數值分析模塊對應的目標性能建立徑向基神經網絡模型；遺傳算法模塊通過帶精英策略的非支配排序(NSGA-II)多目標遺傳算法計算得到徑向基神經網絡模型的最優解并進行檢驗。